全书分为人工智能基础与智能机器人两大部分，共17章。第一部分主要介绍人工智能的基本概念、知识工程、确定性推理、不确定性推理、搜索方法、人工神经网络、机器学习、进化计算与群体智能、分布式人工智能等内容。第二部分主要介绍智能机器人的定义和研究领域、机器人感知、移动机器人定位与建图、移动机器人导航、机器人路径规划、多机器人系统、仿生智能算法在机器人中的应用、智能机器人设计与开发等内容。

《机器学习中的数学》是一本系统介绍机器学习中涉及的数学知识的入门图书，本书从机器学习中的数学入门开始，以展示数学的友好性为原则，讲述了机器学习中的一些常见的数学知识。机器学习作为人工智能的核心技术，对于数学基础薄弱的人来说，其台阶是陡峭的，本书力争在陡峭的台阶前搭建一个斜坡，为读者铺平机器学习的数学之路。 《机器学习中的数学》共19章，分为线性代数、高等数学和概率3个组成部分。第 1 部分包括向量、向量的点积与叉积、行列式、代数余子式、矩阵、矩阵和方程组、矩阵的秩、逆矩阵、高斯—诺尔当消元法、消元矩阵与置换矩阵、矩阵的LU分解、欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、夹角余弦等；第2部分包括导数、微分、不定积分、定积分、弧长、偏导、多重积分、参数方程、极坐标系、柱坐标系、球坐标系、梯度、梯度下降算法、方向导数、线性近似、二阶近似、泰勒公式、牛顿法、zuixiao二乘法、求解极值、拉格朗日乘子法、KKT条件、欧拉—拉格朗日方程等；第3部分包括概率、古典概型、几何概型、互斥事件、独立事件、分布函数、离散型分布、连续型分布等。 《机器学习中的数学》内容全面，语言简练，实例典型，实用性强，立足于“友好数学”，与机器学习完美对接，适合想要了解机器学习与深度学习但数学基础较为薄弱的程序员阅读，也适合作为各大高等院校机器学习相关专业的教材。机器学习及数学爱好者、海量数据挖掘与分析人员、金融智能化从业人员等也可选择本书参考学习。

本书围绕乐高EV3机器人，以图文相辅的方式对机器人的结构设计、搭建技巧进行完美展示，全书分为4个部分：第1部分介绍乐高机器人EV3入门基础知识，包括基本组件以及编程指南；第2部分和第3部分分别为机械任务系列和仿生任务系列，从搭建步骤、难点解析、注意事项及设计理念等角度展示了16个极具创意的乐高机器人搭建作品，每个作品还可扫码观看演示视频；第4部分为挑战任务，分析了3个难度较大的乐高作品的搭建逻辑，以期读者能够深刻领会乐高机器人结构设计和搭建的精髓。 本书适合任何对乐高机器人EV3感兴趣的读者，无论是少年还是成年人，都可以从中获得创造的快乐。

本书系统总结了集对分析在人工智能理论和技术研究的阶段性成果，共12章。第1、2章为集对分析基本概念、基本理论和**进展的介绍，第3章是人工智能基础和前沿集对分析，第4～12章依次介绍集对分析在模式识别、不确定性推理、智能决策、知识生态学、自然语言和人类语言理解、专家系统、神经网络、智能工程和智能社会中的应用。本书内容丰富，涉及哲学、数学、系统与信息科学、计算机与网络、军事科学、安全科学、水科学、电力、交通、机械制造、教育、食品安全、农业和畜牧业等不同领域。

机器学习借助算法让计算机对大量流动数据集进行识别，这种方式能够通过历史数据来预测未来事件和行为。微软公司在其公有云Azure上推出了基于Web使用的机器学习应用工具“Azure Machine Learning”，通过图表化来把握“现在的进度和结果”，并配备了各种统计处理和多样化的机器学习处理方式，便于开发人员、业务分析师和数据科学家进行广泛、便捷地应用。书中通过大量的微软机器学习截图，有步骤地讲解了微软机器学习模板构建的方法，是一本实战版机器学习入门手册。在以前，仅是运作并学习的门槛就已很高，更不用说对机器学习的实际运用。而现在，使用Azure Machine Learning就可以马上进入机器学习的世界。我们的目标是让技术及商务人士可以通过机器学习，来创造新的服务，并通过数据获得****的视点。

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本书以学习科学理论、教育技术学理论和角色理论为基础，在计算机支持的协作学习（CSCL）的相关研究和实践的基础上，以CSCL 协作角色为视角，从理论、方法、技术与实践等方面进行研究，分析协作学习角色、角色性质及角色之间的依赖关系，建构CSCL 协作角色的理论与模型框架。在此基础上，开发了可视化CSCL 协作角色分析工具，结合教学实验呈现协作组各成员的角色扮演情况与关系，并进一步评价协作角色的教学活动。本书可为CSCL 活动

当前，随着技术的发展，智能化已经渗透到社会生活的方方面面。众多读者对智能化技 术有浓厚的兴趣，但却苦于不知从何入手。本书借助思科公司 Packet Tracer 7.2.1 仿真模拟 软件，通过一系列浅显易懂的仿真实验，阐述了智能化的概念，指出实现智能化的关键要素。 书中还介绍了硬件连接的基础知识，演示了简单的智能化系统的设计流程，并从万物互联、 云计算、大数据和人工智能四个方面，介绍了智能化技术的发展。全书内容浅显易懂，实验 步骤十分详尽，非常适于入门者学习。本书可作为高职相关专业学生了解智能化技术的入门教材，也可作为对智能化技术有兴 趣的读者的自学读物。